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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-07 14:50 データセットのアノテーション規則とMSFがLiDAR物体検出への敵対的攻撃に及ぼす影響の評価 ○小林竜之輔（早大）・野本一輝（早大/DTCY）・田中優奈・鶴岡 豪（早大）・森 達哉（早大/NICT/理研AIP）  ICSS2024-114 |
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| 抄録 | （和） | 自動運転車の開発が進む中で，環境認識のためのセンサとしてカメラと LiDAR が重要視されている． 近年，LiDAR に対する攻撃手法としてスプーフィング攻撃や敵対的物体攻撃が提案されており，特に小林らの「シャドウハック」は，市販のミラーシートを特定の形状に加工し路上に設置するだけで LiDAR 物体検出モデルを欺くことができる攻撃である． 本研究では，物体検出モデルの学習用データセットを分析し，シャドウハックが有効となる要因の一つとして，データセットのアノテーション状況が影響している可能性を明らかにした． さらに，自動運転車は一般に LiDAR だけでなくカメラなど複数のセンサの出力を統合して物体検出を行うため，LiDAR 単体の評価にとどまらず，マルチセンサフュージョン (MSF) モデルに対するシャドウハックの有効性も検証した．その結果，MSF モデルに対してもシャドウハックが有効な攻撃であることを確認した． 加えて，シャドウハックの防御手法である BBValidator を MSF モデルに実装し，防御率 100% を達成した． |
| （英） | As the development of autonomous vehicles progresses, cameras and LiDAR are becoming increasingly important sensors for environmental perception. In recent years, various attack methods against LiDAR have been proposed, including spoofing attacks and adversarial object attacks. Among them, "Shadow Hack" by Kobayashi et al. is an attack that deceives LiDAR-based object detection models simply by placing commercially available mirror sheets, processed into specific shapes, on the road. In this study, an analysis of object detection model training datasets revealed that annotation conditions in the dataset could be one of the factors contributing to the effectiveness of Shadow Hack. Furthermore, since autonomous vehicles typically integrate outputs from multiple sensors, such as cameras, rather than relying solely on LiDAR, we evaluated the effectiveness of Shadow Hack not only on LiDAR alone but also on multi-sensor fusion (MSF) models. The results demonstrated that Shadow Hack remains an effective attack even against MSF models. Additionally, we implemented BBValidator, a defense method against Shadow Hack, into an MSF model and achieved a 100% defense rate. |
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| キーワード | （和） | 自動運転 / LiDAR / 物体検出 / 敵対的攻撃 / / / / |
| （英） | Autonomous driving / LiDAR / Object detection / Adversarial Example / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 422, ICSS2024-114, pp. 352-358, 2025年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2024-114 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICSS2024-114 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県立美術館・博物館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum & Art Museum |
| テーマ（和） | セキュリティ，トラスト，一般 |
| テーマ（英） | Security, Trust, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2025-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | データセットのアノテーション規則とMSFがLiDAR物体検出への敵対的攻撃に及ぼす影響の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of the Impact of Dataset Annotation Rules and MSF on Adversarial Attacks against LiDAR Object Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動運転 / Autonomous driving |
| キーワード(2)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | 物体検出 / Object detection |
| キーワード(4)（和/英） | 敵対的攻撃 / Adversarial Example |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 竜之輔 / Ryunosuke Kobayashi / コバヤシ リュウノスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野本 一輝 / Kazuki Nomoto / ノモト カズキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学/デロイト トーマツ サイバー合同会社 (略称： 早大/DTCY) Waseda University/Deloitte Tohmatsu Cyber LLC (略称： Waseda Univ./DTCY) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 優奈 / Yuna Tanaka / タナカ ユウナ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鶴岡 豪 / Go Tsuruoka / ツルオカ ゴウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 達哉 / Tatsuya Mori / モリ タツヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学/NICT/理研AIP (略称： 早大/NICT/理研AIP) Waseda University/NICT/RIKEN AIP (略称： Waseda Univ./NICT/RIKEN AIP) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-07 14:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2024-114 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.422 |
| ページ範囲 | pp.352-358 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) |
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